本文首发公众号【老男孩的平凡之路】 我是 ，一枚10年程序猿。

自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。

动态演示：

通过m端的搜索页面，爬取以"淄博烧烤"为关键词的微博id，获取到微博id的目的，是传给评论爬虫。

发送请求部分：

注意，type=60代表"热门"，如下：

解析数据部分：

至此，已经获取到以「淄博烧烤」为关键词的微博id列表 id_list_list 了。

从2.1章节获取到微博id列表之后，传入爬取微博评论函数 get_comments

这部分爬虫讲解可移步：

【2023微博评论爬虫】用python爬上千条微博评论，突破15页限制！

最终，爬取到的微博评论数据，示例如下：

说明：无论微博搜索页，还是微博评论页，都可以自定义设置max_page，满足自己的个性化数据量要求。

最核心的三行代码：

用create_engine创建数据库连接，格式为：

create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@数据库IP地址/数据库名称')

这样，数据库连接就创建好了。

然后，用pandas的read_csv函数读取csv文件。

最后，用pandas的to_sql函数，把数据存入MySQL数据库：

非常方便地完成了反向导入，即：从csv向数据库的导入。

这个部分的讲解视频：

仅用Python三行代码，实现数据库和excel之间的导入导出！

由于pyecharts组件没有专门用作标题的图表，我决定灵活运用Line组件实现大标题。

首先，找到一张星空图作为大屏背景图：

然后，在Line组件中加入js代码，加载背景图：

大标题效果如下：

绘制词云图，需要先进行中文分词。既然分词，就要先设置停用词，避免干扰词影响分析结果。

这里采用哈工大停用词作为停用词词典。

这样，所有停用词就存入stopwords_list这个列表里了。

如果哈工大停用词仍然无法满足需求，再加入一些自定义停用词，extend到这个列表里：

现在就可以愉快的绘制词云图了，部分核心代码：

词云图效果：

先对评论数据进行情感判定，采用snownlp技术进行情感打分及判定结果：

将情感分析结果用pandas保存到一个Excel文件里，如下：

绘制玫瑰图，部分核心代码：

玫瑰图效果：

先根据词云图部分提取出TOP10高频词（过滤掉停用词之后的）：

然后带入柱形图，部分核心代码：

柱形图效果：

首先，根据评论时间统计出每天的微博评论数量：

然后，根据统计数据画出折线图，部分核心代码：

折线图效果：

由于IP属地字段都包含"来自"两字，先进行数据清洗，将"来自"去掉：

然后统计各个IP属地的数量，方便后续带入地图可视化：

下面开始绘制地图，部分核心代码：

地图效果，如下：

当然，地图中的颜色，都是自己设置的十六进制颜色，可以根据自己的喜好更改。

最后，也是最关键的一步，把以上所有图表组合到一起，用Page组件，并且选用DraggablePageLayout方法，即拖拽的方式，组合图表:

本代码执行完毕后,打开临时html并排版,排版完点击Save Config，把json文件放到本目录下。

再执行最后一步，调用json配置文件，生成最终大屏文件。

至此，所有代码执行完毕，生成了最终大屏html文件。

分享一个小技巧，我设置了一键更换颜色主题：

只需更换ThemeType参数，即可实现一键更换主题！

更多颜色主题等待小伙伴去发掘！

技术开发流程：

为了方便大家体验可视化动态交互效果，我把此大屏部署到了服务器，请移步：

mgnb.pro:8888

效果演示视频：

    以上就是本篇文章【【爬虫+数据清洗+可视化】“淄博烧烤”热评Python舆情分析大屏】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://lanlanwork.gawce.com/quote/8173.html 
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